iScienceLuvr(@jaseweston)：这篇来自Meta的新论文介绍了一个新的多轮LLM代理基准和一种新颖的RL算法，用于训练多轮LLM代理，在多轮中有效地分配学分。

在Jason Weston最近的推文中，他强调了Meta发布的一篇新论文，介绍了SWEET-RL，一种新颖的大型语言模型（LLM）代理训练方法。这种方法特别设计用于增强这些代理在多轮协作推理任务中的能力。这篇论文的重要性在于它有望推动LLM代理学习和互动的方式，这可能对开发能够与人类或其他AI代理共同进行复杂推理的更复杂AI系统产生广泛影响。对于那些对人工智能和机器学习领域的最新进展感兴趣，特别是在语言模型及其应用方面，这篇论文可能为AI驱动的协作问题解决未来提供宝贵的见解。- Meta发布了一篇新论文，介绍了一种名为SWEET-RL的训练多轮LLM代理的方法。 - SWEET-RL是一种训练多轮LLM代理的方法。 - 这种方法旨在通过协作推理任务来训练多轮LLM代理。 - 论文提出了一种新的多轮LLM代理训练方法。